Neste estudo, foi desenvolvido um método de aprendizagem profunda que segmenta e estima automaticamente o volume endometrial a partir de ecografias 3D, resolvendo um importante obstáculo nos atuais fluxos de trabalho de monitorização da fertilização in vitro. Treinado com um conjunto de dados grande, diversificado e multicêntrico, o modelo atinge uma precisão comparável às medições manuais do VOCAL, reduzindo o tempo de análise de vários minutos para menos de dois segundos. O seu forte desempenho em diferentes clínicas e sistemas de ultrassom demonstra alta robustez e generalização. Esta tecnologia tem o potencial de padronizar a avaliação do volume endometrial, apoiar pesquisas em grande escala sobre a dinâmica endometrial e, por fim, contribuir para uma melhor tomada de decisão na reprodução assistida.